(57)【要約】【課題】破線状の白線を認識することを維持したまま、インターチェンジのように曲率変化が大きい場合でも、実際の車線を認識する。【解決手段】自車両１２の前方を撮像するカメラ１４と、カメラ１４により撮像した画像に基いて、道路上の白線を検出し、検出した白線の信頼度を検出し、検出した前回の白線と今回の白線との変動幅を演算する。また、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値未満である場合には、検出された白線を第１の変動許容幅とし、この第１の変動許容幅とした白線を今回の白線として認識し、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値以上である場合には、検出された白線を第１の変動許容幅よりも大きい第２の変動許容幅以下とし、この第２の変動許容幅以下である白線を今回の白線として認識する。【選択図】    図２
2005157733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方を撮像する画像取得手段と、
前記画像取得手段により撮像した画像に基いて、道路上の白線を検出する白線検出手段と、
前記白線検出手段により検出した白線の信頼度を検出する白線信頼度検出手段と、
前記白線検出手段により検出した白線と今回の白線との変動幅を演算する変動幅演算手段と、
前記変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ前記信頼度が所定値未満である場合には、前記検出された白線を前記第１の変動許容幅とし、この第１の変動許容幅とした白線を今回の白線として認識し、
前記変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ前記信頼度が所定値以上である場合には、前記検出された白線を前記第１の変動許容幅よりも大きい第２の変動許容幅以下とし、この第２の変動許容幅以下である白線を今回の白線として認識する白線認識手段と、
を備えたことを特徴とする車線認識装置。
【請求項２】
前記白線検出手段は、前記画像取得手段により撮像した前記画像内のうち隣接する画素の輝度変化に基いて前記白線を検出することを特徴とする請求項１記載の車線認識装置。
【請求項３】
前記白線検出手段は、前記画像取得手段により撮像した前記画像内に複数のウインドウを設定し、前記ウインドウ内のうち隣接する画素の輝度変化に基いて前記白線を検出することを特徴とする請求項１または２記載の車線認識装置。
【請求項４】
前記白線検出手段は、前記画像取得手段により撮像した前記画像内のうち隣接する画素の輝度変化に基いて複数の白線候補点を抽出し、前記白線候補点を直線で結ぶことにより前記白線を検出することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか記載の車線認識装置。
【請求項５】
前記白線信頼度検出手段は、前記白線候補点のエッジ強度に基いて前記信頼度を検出することを特徴とする請求項４記載の車線認識装置。
【請求項６】
前記白線信頼度検出手段は、前記白線候補点のエッジ強度の平均値または最頻値に基いて前記信頼度を検出することを特徴とする請求項５記載の車線認識装置。
【請求項７】
自車両の前方を撮像する画像取得工程と、
前記画像取得工程により撮像した画像に基いて、道路上の白線を検出する白線検出工程と、
前記白線検出工程により検出した白線の信頼度を検出する白線信頼度検出工程と、
前記白線検出工程により検出した白線と今回の白線との変動幅を演算する変動幅演算工程と、
前記変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ前記信頼度が所定値未満である場合には、前記検出された白線を前記第１の変動許容幅とし、この第１の変動許容幅とした白線を今回の白線として認識し、
前記変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ前記信頼度が所定値以上である場合には、前記検出された白線を前記第１の変動許容幅よりも大きい第２の変動許容幅以下とし、この第２の変動許容幅以下である白線を今回の白線として認識する白線認識工程と、
を有することを特徴とする車線認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の前方の道路上の白線を検出して車線を認識する車線認識装置および車線認識方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、自車両に設けた電子式のカメラで撮像した画像から自車両が走行する道路上の白線を検出し、自車両の車線（走行路）を認識する技術が知られている。  
例えば下記特許文献１における従来装置では、カメラで撮像した画像内にウインドウを設定し、このウインドウ内の輝度変化に基いて白線候補点を抽出し、この白線候補点が一番多く載る直線を抽出して白線を検出する。この際、白線の認識結果が正しいかどうかを判断し、前回認識した白線と今回検出した白線とが急激に変化しないようにした上で白線を検出している。
【０００３】
【特許文献１】特開平７−７８２３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記従来技術では、濃淡の度合いが低い破線状の白線についても白線として認識するために、白線候補点を抽出するしきい値を下げている。このため、白線でないものを白線として誤認識する可能性が高くなる。この誤認識を防止するために、前回認識した白線と今回検出した白線との曲率変化が所定の範囲内であるものに限って白線として認識するようにしている。  
したがって、例えば高速道路のインターチェンジのように、直線部分が継続した後に、大きくカーブするような場合で、この曲率変化が所定の範囲を超えるような場合には、実際の車線を認識することができなかった。  
本発明は、破線状の白線を認識することを維持したまま、インターチェンジのように曲率変化が大きい場合でも、実際の車線を認識することができる車線認識装置および車線認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明は、自車両の前方を撮像する画像取得手段と、それにより撮像した画像に基いて道路上の白線を検出する白線検出手段と、それにより検出した白線の信頼度を検出する白線信頼度検出手段と、検出した白線と今回の白線との変動幅を演算する変動幅演算手段と、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値未満である場合には、検出された白線を第１の変動許容幅とし、この第１の変動許容幅とした白線を今回の白線として認識し、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値以上である場合には、検出された白線を第１の変動許容幅よりも大きい第２の変動許容幅以下とし、この第２の変動許容幅以下である白線を今回の白線として認識する白線認識手段とを備えている。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、破線状の白線を認識することを維持したまま、インターチェンジのように曲率変化が大きい場合でも、実際の車線を認識することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して詳細に説明する。なお、以下で説明する図面で、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。  
図２は、本発明の実施の形態の車線認識装置を搭載した車両を示す図、図１は、本実施の形態の車線認識装置の基本的な構成を示すブロック図である。  
図２において、１２は自車両、１０は本実施の形態の車線認識装置（道路白線認識装置）、１４は電子式のカメラ、１６は車線認識装置１０の主要部を構成するプロセッサ、１２ａは自車両１２の室内天井、１２ｂは自車両１２のフロントガラス、Ｒは道路である。  
図２に示すように、自車両１２の前方の道路画像を取得するカメラ１４と、カメラ１４で取得した画像信号（以下、単に画像と記す）を処理するプロセッサ１６が自車両１２に設置されている。カメラ１４としては、高感度撮像が可能なＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラまたはＣＭＯＳ（Complementaly Metal-Oxide Semiconductor）カメラなどが好ましい。カメラ１４は、自車両１２の室内天井１２ａの前方中央部に前方下方を指向して設置され、フロントガラス１２ｂを通して自車両１２前方の道路Ｒの画像を取得する。プロセッサ１６は、熱や風雨の影響のない自車両１２の適宜の箇所に設置され、カメラ１４で取得した道路Ｒの画像から道路Ｒの白線を認識し、道路Ｒの形状および道路Ｒに対する自車両１２の姿勢を推定する制御が実行される。
【０００８】
図１において、１５は自車両１２に搭載したカメラ１４により取得した自車両１２の前方の道路Ｒの画像を格納する画像メモリ、１０１はウインドウ設定手段、１０２は白線候補点抽出手段、１０３は白線候補線算出手段、１０４は道路パラメータ推定手段である。  
図１に示すように、車線認識装置１０は、画像メモリ１５に格納された道路Ｒの画像に基いて道路パラメータを推定する、例えばマイクロプロセッサを使用したプロセッサ１６とを備えている。  
プロセッサ１６は、ウインドウ設定手段１０１と、白線候補点抽出手段１０２と、白線候補線算出手段１０３と、道路パラメータ推定手段１０４とを備えている。そして、これらの手段１０１〜１０４をプログラム制御により実現している。なお言うまでもなく、これらの手段１０１〜１０４は、プロセッサ１６が下記のフローチャート（図３、図４）に従って実行する制御機能を示している。  
ウインドウ設定手段１０１は、画像メモリ１５に格納された道路Ｒの画像上に、それぞれのウインドウに道路Ｒの白線が含まれるように白線の延長方向に沿って複数のウインドウを設ける。白線候補点抽出手段１０２は、これらのウインドウ毎の画像を処理して白線候補点を抽出する。白線候補線算出手段１０３は、これらのウインドウ毎に抽出された白線候補点に基いて、白線の可能性が最も高い白線候補線の画像座標および傾きを算出する。道路パラメータ推定手段１０４は、これらの各ウインドウに対して算出された白線候補線の画像座標および傾きと道路モデル式とを用いて、少なくとも自車両１２の車線に対する横変位を含む道路パラメータを推定する。  
道路モデル式として、次に示す式１を用いて前述のように道路Ｒの形状および道路Ｒに対する自車両１２の姿勢を推定する。  
【０００９】
【数１】
2005157733.tif 000003
式１において、道路パラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｈは、それぞれ、自車両１２の車線に対する横変位（Ａ）、道路曲率（Ｂ）、自車両１２の車線に対するヨー角（Ｃ）、自車両１２のピッチ角（Ｄ）、および道路Ｒの路面からのカメラ１４の高さ（Ｈ）である。  
また、Ｅ０は車線幅（左右の白線の内側間の距離）を示す定数、ｆはカメラ１４のカメラ透視変換定数、ｊは左右の白線を区別するパラメータとし、左白線のとき、ｊ＝０、右白線のときｊ＝１とする。また、（ｘ，ｙ）は、左白線または右白線内端上の任意の点の画像上の座標であり、画像左上を原点に取り、右方向がｘ軸正方向、下方向がｙ軸正方向とする。  
なお、式１は、道路モデルを表す一手法を示したものであり、例えば、Ｅ０を変数にしたもの、Ｈを固定したもの、車線幅を前述のように左右の白線の内側間の距離ではなく、左白線中央と右白線中央との間の距離とし、（ｘ，ｙ）を白線幅の中央位置の画像座標としても定義することができる。
【００１０】
図５は、画面に設定される複数のウインドウの配列状態を示す図であり、１８は道路の白線、２０はウインドウである。  
図６は、ウインドウ２０内の白線候補点のプロット状態を示す図であり、２０ａはウインドウ２０の上辺、２０ｂはウインドウ２０の下辺、２１は白線候補点である。  
図７は、ウインドウ２０内の白線候補線の選択状態を示す図で、２２は白線候補線である。
【００１１】
図３および図４は、プロセッサ１６によって道路パラメータを推定するプログラムのフローチャートである。例えば、自車両１２の走行中に３０［ｍｓｅｃ］毎に処理が繰り返されるものとする。  
次に、図３の各ステップ毎の概略処理を説明する。  
まず、ステップＳ１において、図１のカメラ１４から画像メモリ１５へ自車両１２の前方画像を取り込む。  
次いで、ステップＳ２において、取り込んだ画像上に複数（ｍ個）の白線検出用のウインドウ２０（図５参照）を設定する。  
次いで、ステップＳ３において、ウインドウ処理番号ｉを初期値の１に設定する。  
次いで、ステップＳ４において、ｉ番目のウインドウ２０（以下、ウインドウｉと記す）の画像データから、水平方向の輝度変化を検出して白線１８の端部の位置を認識するための白線候補点２１（図６参照）を抽出する。  
次いで、ステップＳ５において、ウインドウ２０内の白線候補点２１の座標位置に基いて、これらの白線候補点２１から最も白線１８の可能性が高い白線候補線２２（図７参照）を算出する。  
次いで、ステップＳ６において、ウインドウ処理番号ｉを１だけ増加させる。  
次いで、ステップＳ７において、ｉがウインドウ数（ｍ）を超えているか否かを判定する。  
ステップＳ７の判定で、ｉがウインドウ数（ｍ）を超えていなければ、次のウインドウ２０を処理すべく、ステップＳ４へ戻る。  
ステップＳ７の判定で、ｉがウインドウ数（ｍ）を超えていれば、全ウインドウの前処理が終わったので、ステップＳ２０において、道路パラメータの推定処理を行う。
【００１２】
以下、上記プログラムの処理を各ステップ毎にさらに詳細に説明する。  
（１）前方画像の取り込み（Ｓ１）
プロセッサ１６がプログラムを処理する所定時間毎、例えば３０［ｍｓｅｃ］毎に、カメラ１４によって撮像された自車両１２の前方の画像を画像メモリ１５へ取り込む。画像は各画素毎の輝度データとして表される。  
（２）複数のウインドウ２０の設定（Ｓ２）
図５に示すように、ウインドウ２０は、道路Ｒの白線１８の延長方向に沿って複数（図５の例では、左白線に対して５個、右白線に対して５個）設けられる。前回の画像処理結果によって得られた道路モデルのパラメータにより、それぞれのウインドウ２０に白線１８が取り込まれるように、各ウインドウ２０の位置が設定され、白線１８はこれらのウインドウ２０内で検知される。図５において、縦方向は画像座標ｙ軸方向を示し、図中下方がｙプラスである。また、横方向は画像座標ｘ軸方向を示し、図中右方がｘプラスである。  
ここで、ｎ番目のウインドウ（ｉ＝ｎ）の上辺２０ａ（図６）のｙ座標をｙｎとし、前回のパラメータの推定結果を｛Ａ（−１），Ｂ（−１），Ｃ（−１），Ｄ（−１），Ｈ（−１）｝とすると、式１より今回のウインドウ２０の横方向の中心座標ｘｅｓｔは、式２で示される。  
【００１３】
【数２】
2005157733.tif 000004
ウインドウ２０のｘ方向の幅は固定値としてもよく、また、特開平８−２６１７５６号公報に示されるようにパラメータの分散から合理的に設定することもできる。
【００１４】
（３）ウインドウ処理番号ｉの初期化（Ｓ３）
ステップＳ４からステップＳ７までの処理を全てのウインドウ２０に対して行うためのループ制御パラメータ（すなわち、ウインドウ処理番号）ｉを１に初期化する。  
（４）白線候補点２１の抽出（Ｓ４）
カメラ１４から取り込まれた画像に上記のごとく設定された各ウインドウ２０の範囲の画像からソーベル（ｓｏｂｅｌ）フィルタ処理などのエッジ検知（輝度変化検知）処理を利用して、白線候補点２１（図６）を選択する。このエッジ検知では、図６に示すように左（画像座標のｘ値が小さい）の画素の輝度が右（画像座標のｘ値が大きい）の画素の輝度より大きい場合、フィルタの出力が正であるとする。そして、ある程度の幅を有する白線１８の内側端部を白線１８の位置としているので、左白線の場合は、フィルタの出力が正の判別値を超えた点を白線候補点２１とし、右白線の場合は、フィルタの出力が負の判別値を下回った点を白線候補点２１とする。ウインドウ２０内の全ての画像データを走査してフィルタの出力により、上記の判別値を利用して白線候補点２１を抽出する。なお、上記判別値は、画像全体またはウインドウ２０毎の平均輝度、コントラスト等により、適宜設定されてもよい。  
なお、このエッジ検知は、左右に隣接する画素の輝度の変化より白線候補点２１を抽出するようにしているが、取り込まれた画像のうち上下に隣接する画素の輝度の変化より白線候補点２１を抽出するようにしてもよい。ただし、この場合には、道路の側方に存在する白線１８以外にも、交差点等に存在する停止線からも白線候補点２１を抽出してしまうため、前者に記載した左右に隣接する画素の輝度変化より白線候補点２１を抽出することが好ましい。
【００１５】
（５）白線候補線２２の算出（Ｓ５）
ウインドウ２０内から抽出された白線候補点２１の集合から白線候補線２２（図７）を探索する。この探索には、ハフ変換や最小自乗法などを用いることができる。本実施形態ではハフ変換を用いるものとし、ハフ変換直線近似では図７に示すようにウインドウ２０内を通過する直線のうち、最も多く白線候補点２１を貫いた白線候補線２２、つまり、白線候補点２１が一番多く載る白線候補線２２を、最も白線１８の可能性が高い白線候補線２２とする。  
このとき、座標（ｘ，ｙ）を通過する直線はパラメータａ，ｂを用いて次の式３として表すことができる。ここで、ａは白線候補線２２の傾き（∂ｘ／∂ｙ）であり、ｂはそのｘ切片である。  
【００１６】
【数３】
2005157733.tif 000005
図８は、白線候補線２２を探索する際のハフ変換による配列表を示す図、図９は、ハフ変換を配列要素で示す図である。  
すなわち、白線候補点２１の座標を（ｘ，ｙ）とすると、ａを決めるとｂが式３より計算でき、これにより図８に示すハフ変換による配列が得られる。この配列の横方向は、一定刻みのａの値であり、縦方向は一定刻みのｂの値である。ここで、配列の空欄は零を意味する。また、「１」が立っている（ａ，ｂ）の組み合わせの中に真値が含まれる。この配列を白線候補点２１の全てに対してそれぞれ作成し、作成した配列を重ね合わせて、各配列要素毎の数を合計することにより図９に示す配列が得られる。図９において、配列要素（ａｒ，ｂｒ）の数ｚｒは、式４が貫く白線候補点２１の数を表している。  
【００１７】
【数４】
2005157733.tif 000006
したがって、白線候補点２１を最も多く貫く白線候補線２２が最も白線１８の可能性が高い白線候補線２２であり、そのａ，ｂを求めることが白線候補線２２を算出することになる。すなわち、配列要素の値として最大のｚを持つ配列要素（ａ，ｂ）が白線候補線２２を示すことになる。  
このときに、この白線候補線２２が貫いた白線候補点２１の数と、白線候補点２１のエッジ強度の平均値もしくは最頻値を元にこの白線１８の信頼度を算出する。この白線１８の信頼度は、設定したウインドウ２０のそれぞれに対して算出し、記憶されるものとする。すなわち、白線候補点２１が所定数以上あり、かつ、そのエッジ強度がある所定値以上の場合は、信頼度の高い白線１８を検出していると考える。
【００１８】
図１０は、ウインドウ２０の上辺２０ａと白線候補線２２との交点との道路座標を示す図である。  
こうして、白線候補線２２が算出されると、次いで、図１０に示すように、ウインドウ処理番号ｎにおける白線候補線２２とウインドウ２０の上辺２０ａとの交点の画像上の座標である道路座標（ｘｎ，ｙｎ）を算出する。ウインドウ２０の上辺２０ａのｙ座標ｙｎは、ウインドウ処理番号ｎに対する固定値である。道路座標のｘ成分ｘｎは、式５で算出される。  
【００１９】
【数５】
2005157733.tif 000007
（６）道路パラメータの推定（Ｓ２０）
前記の式１をｙで微分して式６を得る。  
【００２０】
【数６】
2005157733.tif 000008
そして、式１と式６からＡを消去すると、式７を得る。  
【００２１】
【数７】
2005157733.tif 000009
このとき、Ａは自車両１２の車線に対する横位置のパラメータであり、このＡを消去すると同時に、車線幅を表すＥ０も消去されることになる。つまり、道路幅がいかなるものであれ、式７が成立することになる。  
次に、カルマンフィルタを用いて道路パラメータを推定する場合、式８に示す方程式が与えられることにより、パラメータｚを推定することができる。ただし、同式中のパラメータｙｙの値およびｆの構造はそれぞれ既知とし、一般にｙｙはベクトルとなる。  
【００２２】
【数８】
2005157733.tif 000010
ここで、この式８に相当する観測方程式（仮称）は、前記式１が式９として成立する。  
【００２３】
【数９】
2005157733.tif 000011
この式９は、ｘ＝ｆｚ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｈ）…（式９’）と表すこともできる。  
式９’は一般に複数列より構成され、これらを線型近似した上で並べることにより次の行列式１０が得られる。
【００２４】
【数１０】
2005157733.tif 000012
この行列式１０中、ｍは、１画面中に設定されたウインドウ２０の数である。この場合、ｚｎは、ｚｎ＝ｘｎとなる。
【００２５】
次に、図４を参照して、道路パラメータ推定処理のサブルーチンＰ３を説明する。  
図３にも示した道路パラメータの推定（Ｓ２０）から、まず、ステップＳ２１において、ウインドウ処理番号パラメータｉを１に初期化する。  
次いで、ステップＳ２２において、式１０のｚｉはｘｉとし、式９’の右辺を線形近似することにより、Ｍｉ１，Ｍｉ２，Ｍｉ３，Ｍｉ４，Ｍｉ５は、それぞれｙの値がｙｉにおけるｄｆｚ／ｄＡ，ｄｆｚ／ｄＢ，ｄｆｚ／ｄＣ，ｄｆｚ／ｄＤ，ｄｆｚ／ｄＨとする。  
次いで、ステップＳ２３において、ウインドウ処理番号ｉを１だけ増加させる。  
次いで、ステップＳ２４において、ウインドウ処理番号ｉがウインドウ数ｍを超えているか否かを判定する。
【００２６】
ステップＳ２４の判定で、ｉがウインドウ数ｍを超えていなければ、次のウインドウ２０を処理すべく、ステップＳ２２へ戻る。  
ステップＳ２４の判定で、ｉがウインドウ数ｍを超えていれば、ステップＳ２５において、カルマンフィルタ処理により、パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｈ）を推定する。
【００２７】
次いで、ステップＳ２６において、推定値の補正処理を行う。すなわち、まず、推定されたパラメータ｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｈ｝と、前回の推定パラメータ｛Ａ（−１），Ｂ（−１），Ｃ（−１），Ｄ（−１），Ｈ（−１）｝とを比較し、変動幅が許容している変動幅（以下、変動許容幅と記す）であるかどうかを評価する。  
今、変動幅ΔＡ，ΔＢ，ΔＣ，ΔＤ，ΔＨを以下のように規定する。  
【００２８】
【数１１】
2005157733.tif 000013
変動幅ΔＡ，ΔＢ，ΔＣ，ΔＤ，ΔＨの変動許容幅はそれぞれ実験的に設定する。この変動許容幅は、一定時間おきに連続して白線１８を検出している場合は、上記パラメータが急に変動することはないとして変動許容幅の上限値／下限値を規定する。このような処理は、誤認識により急な変動の発生を抑える目的も別にある。  
ここで、前述の各ウインドウ２０の白線１８の信頼度を元に、検出された白線１８全体の信頼度を決定する。検出された白線１８全体の信頼度は、それぞれのウインドウ２０の信頼度および検出されたウインドウ２０の数によって決定される。なお前述のように、白線１８の信頼度は、白線候補線２２が貫いた白線候補点２１の数と、白線候補点２１のエッジ強度の平均値もしくは最頻値を元にこのを算出され、設定したウインドウ２０のそれぞれに対して算出し、記憶されている。  
今、変動幅ΔＡ，ΔＢ，ΔＣ，ΔＤ，ΔＨとそれぞれの変動許容幅とを比較し、変動幅が変動許容幅以上であり、かつ、検出された白線１８全体の信頼度が所定値以上あった場合は、変動許容幅を変更する。すなわち、予め設定した最初の変動許容幅を第１の変動許容幅とすると、第１の変動許容幅より大きい第２の変動許容幅に変更する。そして、以前設定していた第１の変動許容幅より大きい第２の許容変動幅の範囲内にて比較を行い、変動幅が新たに設定した第２の変動許容幅未満であれば白線と認識し、第２の変動許容幅以上であれば白線と認識しない。この場合は、白線１８の検出信頼度が高く、誤認識の可能性が低いと判断されたので、白線１８の急な変動があったと判断されるものである。  
図１１は、高速道路の分岐路を示す図である。３０は高速道路、３１は分岐路、３２は分岐路３１の直線部分、３３は分岐路３１のカーブである。  
すなわち、例えば高速道路３０のインターチェンジのように、分岐路３１の直線部分３２が継続した後に、大きくカーブするような場合で、前回認識した白線１８と今回検出した白線１８との曲率変化が所定の範囲を超えるような場合である。新たに設定した第２の変動許容幅以上の場合は、出力値を第２の変動許容幅に抑えた上で出力する。  
一方、変動幅ΔＡ，ΔＢ，ΔＣ，ΔＤ，ΔＨとそれぞれの変動許容幅とを比較し、変動幅が変動許容幅以上であり、かつ、検出された白線１８全体の信頼度が所定値以上なかった場合は、変動許容幅の変更を行わず、変動幅が第１の変動許容幅未満であれば白線と認識し、第１の変動許容幅以上であれば白線と認識しない。  
以上の処理を終了し、メインルーチンヘリターンする。
【００２９】
以上説明したように、本実施の形態による車線認識装置１０および車線認識方法は、自車両１２の前方を撮像するカメラ１４と、カメラ１４により撮像した画像に基いて、道路Ｒ上の白線１８を検出し、検出した白線１８の信頼度を検出し、検出した前回の白線１８と今回の白線１８との変動幅を演算する。また、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値未満である場合には、検出された白線１８を第１の変動許容幅とし、この第１の変動許容幅とした白線１８を今回の白線１８として認識し、変動幅が予め定めた第１の変動許容幅を超え、かつ信頼度が所定値以上である場合には、検出された白線１８を第１の変動許容幅よりも大きい第２の変動許容幅以下とし、この第２の変動許容幅以下である白線１８を今回の白線１８として認識するという構成になっている。  
このように、白線１８が確実に検出されていると考えられる場合には、前回の推定値に対する変動許容幅（変動許容範囲の上限値／下限値）を大きい値に変更することで、濃淡の度合いが低い破線状の白線を認識することを維持したまま、図１１に示したようなインターチェンジのように曲率変化が大きい場合でも、確実に実際の白線１８を認識することができる。すなわち、図１１のような分岐路３１を有する高速道路３０において、通常、分岐路３１の直線部分３２で十分に減速してカーブ３３に入る。この場合、ある程度の長さの直線部分３２があるので車線認識が可能である。しかし、従来技術では、直線部分３２の先のカーブ３３で曲率が変化していても直線部分３２から許容される曲率変化の範囲で白線１８が引かれるため、丸印をつけた部分のような変動には追従するのが難しい。これは、濃淡の度合いが低い破線状の白線１８を認識するために、白線１８を検出するエッジ強度のしきい値を下げているが、これによる誤認識が発生することを防止するために急な曲率変化は許容しないようにしているからである。したがって、本実施の形態では、このように曲率変化が大きい場合でも、確実に白線１８を認識することができ、例えば、車線の曲率が大きい場合に警報を出したり、自車両１２が車線からはみ出すことを防止するような装置に適用した場合、従来、警報を出力できなかった場合や、車線からはみ出してしまう場合に、適切に警報出力、車線からのはみ出しを防止することが可能となる。また、従来許容してこなかった車線幅の急激な変化にも対応できるようになる。  
なお前述のように、カメラ１４で撮像した画像内の所定値以上の輝度変化（エッジ強度）に基いて白線１８を検出している。また、この画像内に複数のウインドウ２０を設定し、ウインドウ２０内の所定値以上の輝度変化に基いて白線１８を検出している。そして、この画像内の所定値以上の輝度変化に基いて複数の白線候補点２１を抽出し、白線候補点２１を直線で結ぶことにより白線１８を検出している。これらの構成により、容易かつ確実に白線１８を検出することができる。また、白線候補点２１のエッジ強度に基いて白線１８の信頼度を検出している。さらに、白線候補点２１のエッジ強度の平均値または最頻値に基いて信頼度を検出している。これらの構成により、白線１８の検出の信頼度を高くすることができる。  
なお、本実施の形態における図１、図２のカメラ１４および図３のステップＳ１が、特許請求の範囲の画像取得手段に相当する。本実施の形態における図１、図２のプロセッサ１６、図１のウインドウ設定手段１０１、白線候補点抽出手段１０２、白線候補線算出手段１０３、および図３のステップＳ２〜Ｓ７が、特許請求の範囲の白線検出手段に相当する。本実施の形態におけるプロセッサ１６および図４のステップＳ２６が、特許請求の範囲の白線信頼度検出手段、変動幅演算手段、白線認識手段に相当する。  
さらに、以上説明した実施の形態は本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記実施の形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態の車線認識装置の基本的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の車線認識装置を搭載した車両を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態による画像処理プログラムを実行するためのフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態による画像処理プログラムにおける道路パラメータの推定サブルーチンを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態において画面に設定される複数のウインドウの配列状態を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態において設定されるウインドウ内の白線候補点のプロット状態を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態において設定されるウインドウ内の白線候補線の選択状態を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態において実行される白線候補線を探索する際のハフ変換による配列表を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態において実行されるハフ変換を配列要素で示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態において設定されるウインドウの上辺と白線候補線との交点との道路座標を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態が適用される高速道路の分岐路を示す図である。
【符号の説明】
【００３１】
１０…車線認識装置                  １２…自車両
１２ａ…室内天井                    １２ｂ…フロントガラス
１４…カメラ                      １６…プロセッサ
Ｒ…道路
１８…白線                        ２０…ウインドウ
２０ａ…上辺                      ２０ｂ…下辺
２１…白線候補点                  ２２…白線候補線
３０…高速道路                    ３１…分岐路
３２…直線部分                    ３３…カーブ
１０１…ウインドウ設定手段        １０２…白線候補点抽出手段
１０３…白線候補線算出手段        １０４…道路パラメータ推定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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